創造性は、何か新しいもの、そして何とか価値のあるものが形成される現象です。 作成されたアイテムは、アイデア、科学理論、楽曲、冗談などの無形のものでも、物理的なもの(発明、文学作品、絵画など)でもかまいません。

エンジニアリング、心理学、認知科学、教育、哲学(特に科学の哲学)、技術、神学、社会学、言語学、ビジネス研究、ソングライティング、経済学の創造性への学問的関心は、創造性人格タイプ、精神的および神経学的プロセス、精神的健康、または人工知能を含むが、これらに限定されない。 教育と訓練を通じて創造力を育む可能性。 国家経済利益のための創造性の最大化、教授と学習の有効性を向上させる創造的資源の応用。

創造力
独創的な能力は、単一の正解を必要とする収斂的な仕事と、様々な正解の多くの異なる答えを生み出すことを必要とする発散的な仕事を用いて、研究で測定された。 2つのタイプの収束タスクが使用されていました。最初はリモートアソシエートタスクであり、対象に3つの単語を与え、以前の3つの単語がどの単語に関連しているかを尋ねました。 第2のタイプの収束思考課題は、洞察問題であり、被験者に文脈上の事実を与え、次に解釈が必要な質問をした。

リモートアソシエイツのタスクでは、コンバージェントな思考者が5人のリモートアソシエートのうちの多くを正しく解決し、次に発散的思考を使用して問題を解決しました。 これは、一方向ANOVAによって有意に異なることが実証された。 さらに、洞察問題に応答するとき、収束思考を用いる参加者は、対照群よりも多くの洞察問題を解決したが、収束または発散思考を使用する被験者間に有意差はなかった。

発散的思考タスクでは、分岐したタスクのすべてを合わせて相関関係を示したが、条件間で検討した場合には重要ではなかった。

個々の創造力を評価する

創造性の商
インテリジェンス商(IQ)と同様に開発された創造性商がありました。 それは、それらをさらに処理することによって発散的な思考テスト(下記参照)の結果を利用します。 これは、応答の中の他のアイデアと根本的に異なるアイデアに大きな重みを与えます。

心理学的アプローチ
近代的な心理学的創造性研究を開拓したJP Guilfordのグループは、1967年に創造性を測定するいくつかのテストを構築しました。

プロットタイトル:参加者にストーリーのプロットが与えられ、元のタイトルを書くように求められます。
「クイックレスポンス」は、珍しいことで採点された単語関連テストです。
Figure Conceptsでは、参加者にオブジェクトと個人の簡単な描画が与えられ、2つ以上の図面で共通する品質や特徴を見つけるよう求められました。 これらは珍しいために得点された。
異常な用途は、レンガのような一般的な日常的なオブジェクトの異常な使用を見つけることです。
リモートアソシエーション(Remote Associations)では、参加者は2つの単語の間で単語を見つけるように求められます(例えば、ハンド_____コール)
参加者が予期せぬ出来事(例えば重力の喪失)の結果のリストを生成するように要求されている遠隔の結果
ギルフォードの仕事に基づいて、トーランスは1966年にトーランス・テスト・オブ・クリエイティブ・シンキング(The Torrance Tests of Creative Thinking)を開発しました。彼らは発散的思考や他の問題解決スキルの簡単なテストを行いました。

流暢性 – 刺激に応答して生成された、解釈可能で有意で関連性のある概念の総数。
独創性 – 被験者間の反応の統計的希少性。
エラボレーション – 応答の詳細量。
このようなテストは、発散思考(DT)テストとも呼ばれ、サポートされており、批判されています。

意味論的手法を用いた発散的思考テストの自動採点ではかなりの進歩がみられた。 人間の評価者と比較すると、NLPの技術は信頼性が高く、独創性を評価するのに有効であることが示された(人間の評価者と比較して)。 報告されたコンピュータプログラムは、それぞれ人間のグレーダに対して0.60と0.72の相関を達成することができた。

セマンティック・ネットワークはまた、社会的個人的尺度との有意な相関をもたらした独創性スコアを考案するために使用された。 最近では、James C. KaufmanとMark A. Runcoが率いるNSF資金提供チームは、創造性研究、自然言語処理、計算言語学、統計データ分析の専門知識を組み合わせて、コンピュータ化された自動テストのためのスケーラブルなシステムを考案しました(SparcIt Creativityインデックステストシステム)。 このシステムにより、信頼性が高く、客観的でスケーラブルなDTテストの自動スコアリングが可能になり、発見され報告されたDTテストの問題のほとんどに対応しました。 得られたコンピュータシステムは、0.73の相関をヒトのグレーダに達成することができた。

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社会的人格アプローチ
いくつかの研究者は、創造性の測定に社会的人格のアプローチを取っている。 これらの研究では、個人の創造性の尺度として、判断の独立性、自信、複雑さへの誘引性、美的方向性、リスクテイクなどの性格特性が用いられている。 グレゴリー・フェイストのメタアナリシスは、創造的な人々が「新しい経験や、慣習的でなく、より自信がなく、自信があり、自認し、意欲的で、野心的で、支配的で、敵対的で、衝動的」である傾向があることを示しました。 開放性、良心性、自己受容性、敵意、衝動性は、列挙された形質の最も強い影響を与えた。 ビッグ5の人格モデルの枠組みの中で、いくつかの一貫した特性が浮上してきた。 体験の開放は、創造性のさまざまな評価のホスト全体に一貫して関連していることが示されています。 他のBig Fiveの特徴の中でも、創造性の異なる領域間の微妙な違いが研究によって示されています。 非科学者と比較して、非科学者と比較して、科学者は外見の自信に支配された面でより経験豊かで、良心的で、より高いです。

自己申告アンケート
代わりに、電気的な方法があります。 これらの方法は、刊行物の数、特許、または作品のパフォーマンスなどの定量的特性を使用する。 この方法はもともと高度に創造的な人物のために開発されたものですが、今日は短編小説の作成や独自のレシピの作成など、頻繁であまり目立たない創造的行動を補った自己報告アンケートとしても利用できます。 たとえば、10のドメインにわたる創造性を測定する自己報告テストであるクリエイティブアチーブメントアンケートは、2005年に記述され、他の創造性測定値と比較して信頼性が高く有効であることが示されています。 英語のオリジナルのほか、中国語、フランス語、ドイツ語を話すバージョンでも使用されていました。 研究で最も頻繁に使用される自己申告アンケートです。

創造性と知性
Getzels&Jackson、Barron、Wallach&Kogan、Guilfordからの多数の有力な研究が創造性だけでなく知性にも焦点を当てた1900年代後半から、創造性と知性の潜在的な関係が関心を集めています。 この共同の焦点は、関係の理論的および実践的重要性の両方を強調している。研究者は、構築物が関連しているだけでなく、方法および理由にも興味がある。

彼らの関係を説明する複数の理論があり、次の3つの主な理論があります。

閾値理論 – 知性は必要不可欠ですが、創造力のための条件ではありません。 IQ〜120までは、創造性と知性の間に適度な正の関係があります。
認定理論 – 創造性は知性と本質的に関連していません。 代わりに、個人は、あるレベルの教育/仕事を得るために必要なレベルの知能を満たしていなければなりません。それは次に、創造的な機会を提供します。 創造性の表示はインテリジェンスによって調整されます。
干渉理論 – 非常に高い知性は、創造力を妨げる可能性があります。
スターンバーグとオハラは、創造性と知性の間に5つの可能な関係の枠組みを提案した。

創造性は知性のサブセットです
インテリジェンスは創造性のサブセットです
創造性と知性は重なり合った構造です
創造性と知性は同じ構築物の一部である(一致するセット)
創造性と知性は別個の構造物である(分離したセット)
インテリジェンスのサブセットとしての創造性
多くの研究者は、明示的にも暗黙的にも、知性の重要な要素として創造性を含んでいます。

インテリジェンスのサブセットとしての創造性を含む理論の例

ガードナーの多重知性理論(MIT) – MITのサブセットとしての創造性を暗黙的に含みます。 これを実証するために、ガードナーは、それぞれが知性の種類が異なる、有名な創作者の例を引用しました。例えば、ピカソ(空間知能) フロイト(個人的); アインシュタイン(論理 – 数学); とガンジー(対人関係)。
スターンバーグの成功知能理論(知性の三共理論を参照)は、主成分としての創造性を含み、構成的(分析的)、文脈的(実践的)、経験的(創造的)の3つのサブ理論で構成される。 経験的な副理論 – 新しくかつ斬新な問題を解決するために既存の知識と技能を使用する能力 – は、創造性に直接関係しています。
Cattell-Horn-Carrollの理論には、知性のサブセットとしての創造性が含まれています。 具体的には、長期保存および検索(Glr)の広範なグループ要因と関連している。 創造性に関連するGlrの狭い能力には、理想的な流暢さ、会話的な流暢性、独創性/創造性が含まれます。 Silvia et al。 差別的発想と言語的流暢性テストとの関係を調べる研究を行い、発散的思考における流暢さと独創性の両方が、広いレベルのGlr因子によって著しく影響を受けることを報告した。 Martindaleは、創造性のある個人も処理速度を選択的であると提案されたという意味でCHC理論を拡張した。Martindaleは、創造的なプロセスでは、より多くの情報が初期段階ではよりゆっくりと処理され、個人が問題を理解し始めると、処理速度が向上します。
デュアルプロセス理論の知性は、2因子/タイプの知性モデルを定める。 タイプ1は意識的なプロセスであり、ゴール指向の思考に関係しており、それはgによって説明される。 タイプ2は無意識のプロセスであり、空想的で暗黙の学習能力を包含する自発的な認知に関係する。 カウフマンは、タイプ1とタイプ2のプロセスが組み合わさって作業することで創造性が生じると主張する。 クリエイティブプロセスでの各タイプの使用は、さまざまな程度で使用できます。
創造性のサブセットとしての知性
この関係モデルでは、知性は創造性の発達の鍵となる要素です。

知性を創造のサブセットとして含む創造性の理論

スターンバーグ&ルバートの投資理論。 株式市場のメタファーを使って、彼らは創造的な思想家が良い投資家のようであることを実証します。 下位/低位の株式と同様に、創造的な個人は、最初は他人によって拒否された独自のアイデアを生み出します。 創造的な個人は忍耐しなければならず、アイデアの価値を他者に説得しなければなりません。 他者を説得してアイデアの価値を高めた後、クリエイターは他の人にアイデアを残して「高く売る」、別のアイデアを生み出すように動く。 この理論によれば、6つの異なる、しかし関連する要素が、知性、知識、思考スタイル、人格、モチベーション、環境という創造性に貢献します。 インテリジェンスは、他の5つの要素と単独で、または他の5つの要素と組み合わせて、創造的思考を生み出す6つの要素の1つに過ぎません。
アマビルの創造性の構成的モデル。 このモデルでは、ドメイン関連スキル、創造性関連プロセス、タスクモチベーションなどの創造性に必要な3つの個別のコンポーネントと、個人の外部の1つのコンポーネント、すなわち周囲の社会環境があります。 創造性には、すべての構成要素の合流が必要です。 高い創造性は、個人が本質的に動機づけられ、ドメイン関連スキルのレベルが高く、創造的思考力が高く、非常に創造的な環境で働いている場合に生じます。
遊園地の理論モデル。 この4ステップ理論では、ドメイン固有のビューとジェネラリストのビューの両方が創造性のモデルに統合されています。 研究者は、これらの創造的レベルのそれぞれにおいて、知性が重要な役割を果たすことを実証するために遊園地の隠喩を利用する。
アミューズメントパークに入るためには、最初の要件(例えば、公園に行く時間/輸送)があります。 最初の要件(インテリジェンスなど)は必要ですが、創造性には十分ではありません。 彼らはより創造性の前提条件に似ており、個人が最初の要件(インテリジェンス)の基本レベルを持っていなければ、創造的思考/行動を生み出すことはできません。
第二に、サブコンポーネント(一般的なテーマ領域)が特異性を高めることです。 訪問する遊園地のタイプ(例えば、動物園やウォーターパーク)を選択する場合と同様に、これらのエリアは、誰かが創造的であり得るエリア(例えば、詩)に関連する。
第3に、特定のドメインがあります。 例えばウォーターパークのような訪問する公園のタイプを選んだら、次に行きたい特定の公園を選ぶ必要があります。 詩のドメイン内には、自由な詩、謎、ソネットなど、さまざまな種類があります。
最後に、ミクロドメインがあります。 これらは、各ドメイン内に存在する具体的なタスクであり、例えば無料の詩の個々の行/ウォーターパークでの個別のライドです。
重複しながら別個の構築物としての創造性と知性
この可能性のある関係は、創造性とインテリジェンスを別個であるが交差する構造物に関係させる。

創造性と知性を重複する構造として含む理論

Renzulliの才能の3環構想 この概念化では、才能は、平均的な知的能力、創造性、および仕事のコミットメント以上の重複の結果として生じる。 この見解では、創造性とインテリジェンスは別個の構成要素ですが、正しい条件の下で重複します。
知性のパス理論。 この理論では、問題を解決し、決定を下し、行動を取る能力に関する計画要素は、創造性の概念と強く重なっています。
閾値理論(TT)。 これまでの多くの研究結果から、創造性と知性の関係には閾値が存在することが示唆されています。どちらの構造も約120のIQまで中程度の正の相関があります。 120のIQのこの閾値より上では、関係が全くない場合、それは小さく弱い。 TTは、創造性のために適度なレベルの知性が必要であると考えています。
Barronは、TTを支持して、才能のあるサンプルで創造性と知性の間に有意でない相関があることを報告しました。 非才能のサンプルでは有意な相関があります。 Yamamotoは、中等学校の子供のサンプルでは、​​創造性と知性との間にr = .3の有意な相関があると報告し、サンプルが才能のある子供からなる場合には有意な相関はないと報告した。 Fuchs-Beauchamp et al。 幼児のサンプルでは、​​IQが閾値を下回った子供のグループで、創造性と知性がr = .19からr = .49に相関していることが分かりました。 閾値を超える群では、相関はr =

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